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4月 02, 2020
作者:
S
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# 实时人像分割预测部署
本模型基于飞浆开源的人像分割模型,并做了大量的针对视频的光流追踪优化,提供了完整的支持视频流的实时人像分割解决方案,并提供了高性能的
`Python`
和
`C++`
集成部署方案,以满足不同场景的需求。
## 模型下载
支持的模型文件如下,请根据应用场景选择合适的模型:
|模型文件 | 说明 |
|---|---|
|
[
shv75_deeplab_0303_quant
](
https://paddleseg.bj.bcebos.com/deploy/models/shv75_0303_quant.zip
)
| 小模型, 适合轻量级计算环境 |
|
[
shv75_deeplab_0303
](
https://paddleseg.bj.bcebos.com/deploy/models/shv75_deeplab_0303.zip
)
| 小模型,适合轻量级计算环境 |
|
[
deeplabv3_xception_humanseg
](
https://paddleseg.bj.bcebos.com/deploy/models/deeplabv3_xception_humanseg.zip
)
| 服务端GPU环境 |
**注意:下载后解压到合适的路径,后续该路径将做为预测参数用于加载模型。**
## 预测部署
-
[
Python预测部署
](
./python
)
-
[
C++预测部署
](
./cpp
)
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